citation-check

name citation-check description Use when the user wants to verify citations in AI-generated or human-written text against the local knowledge base and catch hallucinated, wrong, or missing references. 引用验证 检查文本中的引用是否真实、准确，防止 AI 幻觉引用和元数据错误。 重要背景 ：AI 生成的学术文本中约 40% 的引用可能是幻觉（编造的论文、张冠李戴、元数据拼凑）。即使是人类写的文本也常有年份/期刊名错误。本 skill 的目标是在投稿前消灭所有引用问题。 CLI 命令（首选方法） # 检查文件中的引用 scholaraio citation-check <file> # 在工作区范围内验证 scholaraio citation-check <file> --ws <workspace-name> # 从 stdin 读取 cat draft.md | scholaraio citation-check CLI 自动提取 author-year 格式的引用（ Author (Year) 、 (Author, Year) 、 Author & Author (Year) 、 Author et al. (Year) 等），在本地知识库中搜索匹配，输出每条引用的验证状态： 状态 含义 VERIFIED 本地库有唯一匹配，作者+年份一致 AMBIGUOUS 本地库有多条匹配，需人工确认 NOT_IN_LIBRARY 本地库中无此论文 对于 AMBIGUOUS 和 NOT_IN_LIBRARY 的结果，可进一步执行手动深度验证（见下文）。 前提 用户提供待检查的文本（粘贴、文件路径、或指定 workspace 中的草稿文件）。 如有 workspace，优先在工作区范围内验证。 手动深度验证 CLI 完成初步筛查后，对问题引用执行更细致的检查： Layer 1 — 本地库匹配 scholaraio search-author "<Author>" -- limit 5 scholaraio usearch "<关键词 from title>" -- limit 5 在本地库中找到匹配论文后，核对：作者名、年份、标题、期刊是否一致。 Layer 2 — DOI/元数据核验 如果本地库有匹配，读取 meta.json 中的 DOI 和详细元数据交叉比对。 如果本地库无匹配，提醒用户——该引用不在工作区/知识库中。 Layer 3 — 内容一致性 对于关键引用（支撑核心论点的），加载 L2-L3 检查： scholaraio show <paper-id> --layer 3 验证：文本中对该论文的描述是否与论文实际内容一致？是否存在过度解读或断章取义？ 常见问题模式 AI 幻觉引用 ：作者名和年份拼凑出一篇不存在的论文——标记 SUSPICIOUS 张冠李戴 ：引用了真实论文但描述的是另一篇的内容——标记 CONTENT MISMATCH 元数据错误 ：年份差一年、期刊名拼错、一作搞错——标记 METADATA MISMATCH 并给出正确值 过度引用 ：一个论点堆了 5+ 引用但大部分并不直接相关——建议精简 示例 用户说："帮我检查这段文字里的引用是否正确" → 先运行 scholaraio citation-check <file> ，再对问题引用逐条深入验证 用户说："检查 workspace/my-paper/introduction.md 里的引用" → 运行 scholaraio citation-check workspace/my-paper/introduction.md --ws my-paper